JPH11175144A - Maintenance supporting device for plant equipment - Google Patents
Maintenance supporting device for plant equipmentInfo
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- JPH11175144A JPH11175144A JP35022997A JP35022997A JPH11175144A JP H11175144 A JPH11175144 A JP H11175144A JP 35022997 A JP35022997 A JP 35022997A JP 35022997 A JP35022997 A JP 35022997A JP H11175144 A JPH11175144 A JP H11175144A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は発電プラント等にお
いてプラント機器の不具合発生時に復旧のための保守作
業を行う際に支援情報を提供する装置に係り、特に不具
合の原因となり得る事項を迅速に特定して保守員に通知
するとともに、不具合復旧作業の手順を指示する情報を
提供するプラント機器の保守支援装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for providing support information when performing maintenance work for restoration of a plant equipment in a power plant or the like when a failure occurs, and in particular, to quickly identify items that may cause a failure. The present invention relates to a maintenance support device for plant equipment, which notifies maintenance personnel and provides information for instructing a procedure of a fault recovery work.
【０００２】[0002]
【従来の技術】火力、原子力発電プラントでは安定的な
運用を維持するために１日に数度の巡視点検が実施さ
れ、またプラント運転を停止しての定期検査が基本的に
２年ないし４年の間隔をおいて実施されている。これら
巡視点検および定期検査の対象となる機器の数は膨大で
あり、ひとたび不具合が発生した際の復旧作業は、原因
の特定にとどまらず、暫定的な復旧対策、恒久対策の計
画立案、対策部品の手配および交換作業等のために多大
な労力を要する。また、こうしたプラントの停止が長時
間になると、経済的損失も極めて大きくなる。一方、こ
れらの作業において特に原因の推定には熟練した経験知
識が必要であり、経験の浅い保守担当者では判断を誤る
可能性がある。2. Description of the Related Art In thermal and nuclear power plants, inspections are carried out several times a day to maintain stable operation, and periodic inspections after plant operation is stopped are basically performed for two to four years. It is implemented at annual intervals. The number of devices subject to these patrols and periodic inspections is enormous.Recovery work once a failure has occurred is not limited to identification of the cause, but also provisional recovery measures, planning of permanent measures, parts for countermeasures. A great deal of labor is required for arranging, replacing, and the like. In addition, if such a plant is stopped for a long time, the economic loss becomes extremely large. On the other hand, particularly in these operations, estimating the cause requires skillful and experienced knowledge, and inexperienced maintenance personnel may make a wrong decision.
【０００３】このため、不具合発生時には迅速な不具合
原因の絞り込みとプラント運転継続を可能にする暫定的
な対策を立案することが非常に重要であり、保守担当者
が平易な操作で原因を推定し、対策立案および本格復旧
のための支援情報を入手することができる装置の充実が
望まれている。For this reason, it is very important that, when a failure occurs, provisional measures are taken to enable the rapid narrowing down of the cause of the failure and the continuation of the plant operation, and the maintenance person estimates the cause by a simple operation. There is a need for a device that can provide support information for planning measures and full-scale recovery.
【０００４】たとえば、従来の保守支援装置は知識ベー
スによる推論のために図２３に示す構成を有する。すな
わち、この装置は知識記憶部１１と、マッチング部１２
と、原因推定部１３とを備え、これは「ＩＦ〜ＴＨＥＮ
−ルール」に従い診断のための知識を記述する、いわゆ
るルールベースによって不具合原因を特定することが可
能である。また、こうした本格的なデータベースによら
ない図２４に示すような比較的簡単なテーデルベースに
よって不具合原因を特定することも一部で行われてい
る。For example, a conventional maintenance support device has a configuration shown in FIG. 23 for inference by a knowledge base. In other words, this device comprises a knowledge storage unit 11 and a matching unit 12
And a cause estimating unit 13, which is “IF to THEN
It is possible to specify the cause of a malfunction by a so-called rule base that describes knowledge for diagnosis in accordance with "rules". In some cases, the cause of the failure is specified by a relatively simple Tedel base as shown in FIG. 24 without using a full-scale database.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ルール
ベースによる方法をプラント復旧を目的として利用する
場合、入力項目の特定に時間を費やすなど、最終的な診
断結果が出るまで、多大の時間が必要で、迅速な対応が
できない難点がある。また、知識ベースの構造が複雑
で、原因と事象との因果関係が直観的に把握しにくく、
現場で状況に応じて適用することが難しいという問題が
ある。知識ベースの保守も知識工学の専門家が必要にな
り、実際の運用により得られる成果は後々有効であるに
もかかわらず、これを有効に活用することができない難
点がある。However, when a rule-based method is used for the purpose of plant restoration, a large amount of time is required until a final diagnosis result is obtained, such as spending time in specifying input items. However, there is a drawback that quick response is not possible. In addition, the structure of the knowledge base is complicated, and it is difficult to intuitively grasp the causal relationship between the cause and the event,
There is a problem that it is difficult to apply according to the situation on site. Maintenance of the knowledge base also requires knowledge engineering experts, and although the results obtained by actual operation are effective later, there is a drawback that they cannot be used effectively.
【０００６】さらに、在来のテーブルベースによる方法
では保守担当者が平易で迅速な操作により原因を探索す
ることが可能であるものの、連綿と運用されるプラント
機器の運転履歴を定量的に反映する機能が備えられてな
く、使用される場面は極く一部に限られている。特に、
同一種のプラントが運転されている場合において、運転
履歴を統合された知識ベース上に反映する方法は未だ実
用化されるに至っていない。Further, the conventional table-based method enables a maintenance person to search for the cause by a simple and quick operation, but quantitatively reflects the operation history of the plant equipment operated continuously. It has no function and is used only in a limited part of the scene. Especially,
When the same type of plant is operated, a method of reflecting the operation history on an integrated knowledge base has not yet been put to practical use.
【０００７】本発明の目的は発電プラントを構成する膨
大なプラント機器に発生する不具合に際し、平易な操作
で的確に原因を推定し、対策立案および本格復旧のため
の支援情報を入手できるプラント機器の保守支援装置を
提供することにある。[0007] An object of the present invention is to provide a plant equipment capable of accurately estimating a cause by a simple operation in the case of a trouble occurring in a huge amount of plant equipment constituting a power plant, and obtaining support information for planning a countermeasure and for full-scale restoration. A maintenance support device is provided.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１の発明は不具合原因の候補と、観測される
事象と不具合原因候補との関係の強弱を数値で記憶する
関連度記憶部と、不具合原因毎に不具合が発生する時間
間隔を記憶する不具合間隔記憶部と、観測された事象に
対して関連度記憶部から与えられる不具合原因候補のう
ちで関係の強弱に基づいて原因を分類する事象立脚原因
分類部と、不具合間隔記憶部から与えられる不具合間隔
の長短に基づいて原因を分類する時間立脚原因分類部
と、事象立脚原因分類部での分類による関係の強弱およ
び時間立脚原因分類部での分類による時間の長短に従い
プラント機器の当該状態を生起した原因を特定する原因
推定部とを具備することを特徴とする。In order to achieve the above object, an invention according to claim 1 stores a degree of association which stores numerical values of a candidate of a cause of a defect and a relationship between an observed event and the candidate of the cause of a defect. Unit, a failure interval storage unit that stores a time interval at which a failure occurs for each failure cause, and a failure cause candidate given from the relevance storage unit with respect to an observed event, based on the strength of the relationship. Event-based cause classification unit for classifying, time-based cause classification unit for classifying causes based on the length of the failure interval provided from the failure interval storage unit, and the strength and time-based cause of the relationship based on the classification by the event-based cause classification unit And a cause estimating unit that specifies the cause of the occurrence of the state of the plant equipment according to the length of time according to the classification by the classification unit.
【０００９】上記構成からなる保守支援装置において
は、発電プラントを構成する膨大なプラント機器に発生
する不具合に際し、原因推定における操作の平易さを確
保しつつ、プラントの運転履歴を定量的な診断用知識と
して利用することができ、原因分類の精度を向上させる
ことが可能になる。In the maintenance support apparatus having the above-described configuration, when a failure occurs in a huge amount of plant equipment constituting a power generation plant, the operation history of the plant is quantitatively diagnosed while ensuring the simplicity of the operation in estimating the cause. It can be used as knowledge and the accuracy of cause classification can be improved.
【００１０】さらに、請求項２の発明は不具合間隔記憶
部がプラントの運転時間の総和を記憶する運転時間記憶
部と、不具合間隔記憶部に記憶された不具合間隔を修正
する不具合間隔修正部とを備え、真の原因が判明した際
に不具合間隔記憶部に記憶されている当該原因の不具合
間隔を運転時間記憶部から与えられる運転時間に基づい
て修正するようにしたことを特徴とする。Further, the invention according to claim 2 is characterized in that the malfunction interval storage unit stores an operation time storage unit that stores the total operation time of the plant, and a malfunction interval correction unit that corrects the malfunction interval stored in the malfunction interval storage unit. In addition, when the true cause is found, the malfunction interval of the cause stored in the malfunction interval storage unit is corrected based on the operation time given from the operation time storage unit.
【００１１】上記構成からなる保守支援装置においては
不具合間隔記憶部に記憶されている当該原因の不具合間
隔が運転時間記憶部の運転時間に基づいて修正されるこ
とから、運転に伴って漸次実機の特性を反映した不具合
間隔を得ることができ、不具合間隔に関する定量的デー
タを予め得られていないプラントにおいても、診断精度
を逐次向上させることが可能になる。In the maintenance support device having the above-described configuration, the fault interval of the cause stored in the fault interval storage unit is corrected based on the operation time in the operation time storage unit. A failure interval reflecting the characteristics can be obtained, and even in a plant where quantitative data on the failure interval has not been obtained in advance, it is possible to sequentially improve diagnostic accuracy.
【００１２】また、請求項３の発明は原因推定部が真の
原因が判明した際に当該原因および観測された事象を記
憶する原因事象履歴記憶部と、原因事象履歴記憶部に既
に記憶されている事象と現在のプラントで観測される事
象とが一致する原因を検索して分類する履歴立脚原因分
類部とを備え、原因推定部での推定にあたり、事象立脚
原因分類部での分類による関係の強弱および時間立脚原
因分類部での分類による時間の長短、または履歴立脚原
因分類部での分類による原因の有無に従いプラント機器
の当該状態を生起した原因を特定するようにしたことを
特徴とする。According to a third aspect of the present invention, when the cause estimating unit determines the true cause, the cause and event history storage unit stores the cause and the observed event, and the cause and event history storage unit stores the cause and the observed event. A history-based cause classification unit that searches for and classifies the cause of the coincidence between the current event and the event observed in the current plant is provided.When the cause is estimated by the cause estimation unit, the relationship based on the classification by the event-based cause classification unit is determined. The cause that caused the state of the plant equipment to be specified is specified according to the length of time according to the classification by the strength and time based cause classification unit or the presence or absence of the cause according to the classification by the history based cause classification unit.
【００１３】上記構成からなる保守支援装置においては
過去に生起した不具合における事象と現在のプラントで
観測される事象が一致するか否かを原因分類の判断基準
に加えることができ、診断精度を一段と向上させること
が可能になる。In the maintenance support apparatus having the above-described configuration, whether or not the event of the fault that occurred in the past and the event observed in the current plant match can be added to the criterion of the cause classification, and the diagnostic accuracy can be further improved. Can be improved.
【００１４】さらに、請求項４の発明は関連度記憶部が
各事象、各原因の組み合わせで関連度と不具合間隔の積
を計算して各事象について最大の値を求め、当該最大の
値が大きい順を事象入力の順番として決定する事象入力
順番判定部を備え、関連度記憶部に記憶する関連度を不
具合原因の候補に対して各不具合原因によって生起しう
るプラントの状態との関係を２次元マトリクスのテーブ
ルとして数値におき換えて保存するようにしたことを特
徴とする。Further, in the invention according to claim 4, the relevance storage unit calculates the product of the relevance and the failure interval for each event and each cause combination to obtain the maximum value for each event, and the maximum value is large. An event input order determination unit that determines the order as the order of event input is provided, and the relevance stored in the relevance storage unit is two-dimensionally related to a plant state that can be caused by each failure cause for a failure cause candidate. It is characterized in that a matrix table is replaced with numerical values and stored.
【００１５】上記構成からなる保守支援装置においては
不具合原因の分類に影響の大きな事象から順に入力する
ことができ、迅速な原因分類を要求される場合において
事象を効率的に入力することが可能になる。In the maintenance support apparatus having the above-described configuration, events having a large influence on the classification of the cause of a failure can be sequentially input, and when a quick cause classification is required, the events can be efficiently input. Become.
【００１６】また、請求項５の発明は事象入力順番判定
部が最低限度の事象入力数を一次調査数として記憶する
一次調査数記憶部を備え、事象入力順番判定部で判断さ
れた順番で一次調査数まで一括して入力して原因推定部
で入力された事象の内容で一次診断を実施し、続けて一
次調査数以後の入力順番を持つ事象の入力および原因推
定を一項目ずつ実施するようにしたことを特徴とする。The invention according to claim 5 is characterized in that the event input order judging section has a primary investigation number storage section for storing the minimum number of event inputs as a primary investigation number, and the primary input is performed in the order determined by the event input order judging section. Primary diagnosis is performed based on the content of the events input by the cause estimating unit by batch inputting up to the number of investigations, and then inputting and estimating the cause of the events having the input order after the number of primary investigations are performed one item at a time. It is characterized by the following.
【００１７】上記構成からなる保守支援装置においては
迅速な原因分類を要求される場合において、全部の事象
を入力する過程の途中段階でも暫定的に原因を分類する
ことが可能になる。In the maintenance support apparatus having the above configuration, when quick cause classification is required, the cause can be provisionally classified even during the process of inputting all events.
【００１８】さらに、請求項６の発明は原因推定部が入
力される事象が全事象に満たない時点において関連度の
総和に対する観測された事象の関連度の和と不具合率の
積を未入力事象を含めた全関連度の総和で除した数値を
不具合度上限値として算出する不具合度上限値算出部を
備え、原因推定部での推定にあたり、不具合度上限値算
出部から与えられる不具合度上限値に基づいてその値が
大きい原因を現時点においてプラント機器の当該状態を
生起した原因を特定するようにしたことを特徴とする。Further, the invention of claim 6 is characterized in that when the number of events input to the cause estimating unit is less than all events, the product of the sum of the relevance of the observed event and the defect rate with respect to the sum of the relevance is not input. The upper limit value of the degree of inconvenience provided by the upper limit value of the inferiority degree provided by the upper limit of the inferiority degree in the estimation by the cause estimating section is provided with an inferiority degree upper limit value calculating section for calculating a numerical value divided by the sum of all the degrees of relevance including , The cause of the large value is identified at this point in time.
【００１９】上記構成からなる保守支援装置においては
迅速な原因分類を要求される場合において、全部の事象
を入力する過程の途中段階で分類操作が概ね確定したか
否かを使用者が定量的に把握することができ、事象入力
を継続する必要性の有無を判断することが可能になる。In the maintenance support apparatus having the above configuration, when quick cause classification is required, the user can quantitatively determine whether or not the classification operation has been substantially determined in the middle of the process of inputting all events. Thus, it is possible to determine whether or not it is necessary to continue the event input.
【００２０】また、請求項７の発明は原因推定部が不具
合原因を断定するに足る事象とその事象が観測された際
に断定できる不具合原因名称を記憶する断定的ルール記
憶部と、観測された事象が断定的ルール記憶部のルール
を充足するか否かに基づいて原因を分類するルール立脚
原因分類部とを備え、原因推定部での推定にあたり、事
象立脚原因分類部での分類による関係の強弱および時間
立脚原因分類部での分類による時間の長短、またはルー
ル立脚原因分類部での分類によるルールの合否に従いプ
ラント機器の当該状態を生起した原因を特定するように
したことを特徴とする。According to a seventh aspect of the present invention, there is provided an assertive rule storage unit for storing an event sufficient for the cause estimating unit to determine the cause of the failure and a failure cause name which can be determined when the event is observed. A rule-based cause classification unit that classifies the cause based on whether or not the event satisfies the rules of the assertive rule storage unit. The cause that caused the state of the plant equipment is specified in accordance with the length of the time according to the classification by the strength and time based cause classification unit or the pass / fail of the rule according to the classification by the rule based cause classification unit.
【００２１】上記構成からなる保守支援装置においては
関連度の強弱および不具合間隔ないしは履歴データの如
何にかかわらず、事象の内容に対して確定的な原因が存
在する場合に当該原因を漏れなく特定することが可能に
なる。In the maintenance support apparatus having the above-described configuration, when there is a definite cause for the content of the event, the cause is completely specified regardless of the degree of relevance and the failure interval or the history data. It becomes possible.
【００２２】さらに、請求項８の発明は複数の同一形式
プラントの運用の結果、記録された各々の原因事象履歴
および運転時間を集計するサテライトデータ集計部と、
当該形式プラントの不具合間隔および運転時間の初期値
を保持する不具合間隔初期値記憶部と、運転時間初期値
を不具合間隔初期値で除した数値に全プラントの原因事
象履歴数を和した数を総不具合数としてサテライトデー
タ集計部に集計された同一形式プラントの運転時間の総
計と運転時間初期値の和を総運転時間とし、この総運転
時間を総不具合数で除した数値を当該形式プラントの新
たな不具合間隔として決める不具合間隔修正部と、不具
合間隔修正部から与えられる修正された不具合間隔を各
プラントに配布する修正データ配布部とからなる上位シ
ステムと、本発明の保守支援装置からなる下位システム
とを備えることを特徴とする。Further, the invention according to claim 8 is a satellite data totalizing section for totalizing each cause event history and operation time recorded as a result of operation of a plurality of plants of the same type,
A failure interval initial value storage unit that holds the initial values of the failure interval and the operation time of the plant in the corresponding format, and a total number of the cause event histories of all plants added to a value obtained by dividing the operation time initial value by the failure interval initial value. The sum of the total operation time of the same type of plant and the initial value of the operation time totaled in the satellite data tabulation unit as the number of defects is defined as the total operation time, and the total operation time divided by the total number of defects is calculated as the new Higher-level system including a defect interval correcting unit that determines a defective interval, a corrected data distribution unit that distributes a corrected defect interval provided from the defect interval correcting unit to each plant, and a lower system including a maintenance support device of the present invention. And characterized in that:
【００２３】上記構成からなる保守支援装置においては
遠隔地に複数存在する同種のプラントの運転履歴を上位
システムに集計することにより長時間のプラント運転時
間に基づいて不具合間隔を高精度で算出することができ
る。In the maintenance support apparatus having the above configuration, the operation history of a plurality of the same kind of plants located in remote places is totaled in a host system, so that the trouble interval can be calculated with high accuracy based on a long plant operation time. Can be.
【００２４】[0024]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００２５】（第１の実施の形態）図１は本実施の形態
の構成を示しており、関連度記憶部１０１と、不具合間
隔記憶部１０２と、事象立脚原因分類部１０３と、時間
立脚原因分類部１０４と、原因推定部１０５とを備えて
いる。(First Embodiment) FIG. 1 shows the configuration of the present embodiment, in which a relevance storage unit 101, a failure interval storage unit 102, an event-based cause classification unit 103, a time-based cause A classification unit 104 and a cause estimation unit 105 are provided.
【００２６】関連度記憶部１０１では不具合原因の候補
と、各不具合原因によって生起しうる事象との関係を記
憶する。ここでの記憶項目は、たとえば図２に示すよう
に、テーブル型の知識ベースに不具合原因と各不具合原
因によって生起しうる事象との関係である。関係の強弱
は記号に限らず、数値で表現してもよい。The association degree storage unit 101 stores a relationship between a candidate for a cause of a failure and an event that can be caused by each cause of the failure. The storage items here are, for example, as shown in FIG. 2, a relationship between a cause of a failure and an event that can occur due to the cause of the failure in the table-type knowledge base. The strength of the relationship is not limited to a symbol, but may be represented by a numerical value.
【００２７】さらに、不具合間隔記憶部１０２では不具
合原因毎に不具合が発生する時間間隔を記憶する。これ
は不具合原因毎に、たとえば図３（ａ）に示すように、
不具合が発生する時間間隔を記憶する。Further, the fault interval storage unit 102 stores a time interval at which a fault occurs for each fault cause. This is, for example, as shown in FIG.
The time interval at which the malfunction occurs is stored.
【００２８】また、事象立脚原因分類部１０３では観測
された事象に対して不具合関連度記憶部の不具合原因の
候補のうちで関係の強弱に基づいて原因を分類する。こ
こでは各記号に得点を付け、関係の強弱に基づいて原因
を分類する。The event-based cause classifying unit 103 classifies the observed event based on the strength of the relationship among the fault cause candidates in the fault relevance storage unit. Here, a score is assigned to each symbol, and the cause is classified based on the strength of the relationship.
【００２９】さらに、時間立脚原因分類部１０４では不
具合間隔の長短に基づいて原因を分類する。これは、た
とえば図３（ｂ）に示すように、不具合間隔の長短に基
づいて原因を分類する。この例は不具合間隔の短い順に
分類したものである。Further, the time-based cause classification unit 104 classifies the cause based on the length of the defect interval. This causes the cause to be classified based on the length of the defect interval, as shown in FIG. 3B, for example. In this example, classification is performed in the order of shortest failure interval.
【００３０】また、原因推定部１０５では事象立脚原因
分類部１０３での分類による関係の強弱および時間立脚
原因分類部１０４での分類による時間の長短に従い機器
の当該状態を生起した原因を特定する。The cause estimating unit 105 specifies the cause of the state of the device in accordance with the strength of the relationship based on the classification by the event-based cause classifying unit 103 and the length of time based on the classification by the time-based cause classifying unit 104.
【００３１】図４に原因推定部１０５において当該状態
を生起した原因であると判断した例を示している。この
例では事象立脚原因分類部１０３でテーブル型の知識ベ
ースに基づいて各不具合の得点付けを行う。また、原因
推定部１０５では不具合間隔記憶部１０２に記憶されて
いる時間の逆数を求め、ここで求めた逆数と得点との乗
算値が最大である不具合を当該状態を生起した原因であ
ると判断している。FIG. 4 shows an example in which the cause estimating unit 105 determines that the cause of the state has occurred. In this example, the event-based cause classification unit 103 scores each defect based on a table-type knowledge base. In addition, the cause estimating unit 105 obtains the reciprocal of the time stored in the defect interval storage unit 102, and determines that the defect in which the product of the reciprocal and the score obtained here is the maximum is the cause of the state. doing.
【００３２】このように第１の実施の形態のプラント機
器の保守支援装置によれば、発電プラントを構成する膨
大なプラント機器に発生する不具合に際し、原因推定に
おける操作の平易さを確保しつつ、プラントの運転履歴
を定量的な診断用知識として利用することができ、原因
分類の精度を向上させることが可能になる。As described above, according to the maintenance support apparatus for plant equipment of the first embodiment, in the event of a problem occurring in a huge amount of plant equipment constituting a power generation plant, the operation for estimating the cause is ensured with ease. The operation history of the plant can be used as quantitative diagnostic knowledge, and the accuracy of cause classification can be improved.
【００３３】（第２の実施の形態）図５は本発明の他の
実施の形態を示すもので、本実施の形態は不具合の経験
やプラントの運転時間に基づいて不具合間隔を修正する
ことを可能にするものである。この装置は関連度記憶部
１０１と、不具合間隔記憶部１０２と、事象立脚原因分
類部１０３と、時間立脚原因分類部１０４と、原因推定
部１０５と、運転時間記憶部１０６と、不具合間隔修正
部１０７とを備えている。上記構成のうち、関連度記憶
部１０１、不具合間隔記憶部１０２、事象立脚原因分類
部１０３、時間立脚原因分類部１０４、原因推定部１０
５は第１の実施の形態と同様に作用する。(Second Embodiment) FIG. 5 shows another embodiment of the present invention. This embodiment is directed to correcting a trouble interval on the basis of a trouble experience and a plant operating time. Is what makes it possible. This apparatus includes a relevance storage unit 101, a failure interval storage unit 102, an event-based cause classification unit 103, a time-based cause classification unit 104, a cause estimation unit 105, a driving time storage unit 106, a failure interval correction unit 107. Among the above configurations, the relevance storage unit 101, the failure interval storage unit 102, the event-based cause classification unit 103, the time-based cause classification unit 104, and the cause estimation unit 10
5 operates in the same manner as in the first embodiment.
【００３４】運転時間記憶部１０６ではプラントの運転
時間の総和を記憶する。ここでは図６（ａ）に示すよう
にプラントの運転時間を記憶する。The operation time storage unit 106 stores the total operation time of the plant. Here, the operation time of the plant is stored as shown in FIG.
【００３５】また、不具合間隔修正部１０７では真の原
因が判明した際に、不具合間隔記憶部に記憶されている
当該原因の不具合間隔を運転時間記憶部の運転時間を用
いて下式に基づいて修正する。Further, when the true cause is determined, the trouble interval correction unit 107 determines the trouble interval of the cause stored in the trouble interval storage unit using the operation time of the operation time storage unit based on the following equation. Fix it.
【００３６】 ｋ＝ｉ／ｔ１ …（１） ｉ new＝（ｔ１＋ｔ２）／（ｋ＋１） …（２） ここで、ｋ：故障回数計算値 ｉ new：修正した不具合間隔 ｔ１：前回に不具合間隔を更新したときのプラント運転
時間 ｔ２：前回の更新から真の原因が判明するまでの時間 ｉ：修正前の不具合間隔 （１）（２）式に基づいて不具合間隔を修正した例を図
６（ｂ）に示している。この例では前回の不具合間隔更
新時から１０００ｈ経過後、真の原因として車室曲がり
が判明した例である。また、装置運用開始からの運転時
間を用いて不具合間隔を修正する方法もある。さらに、
当該原因以外の原因は不具合間隔更新時までに生じなか
ったとして不具合間隔を更新することもできる。K = i / t1 (1) inew = (t1 + t2) / (k + 1) (2) where k: failure frequency calculation value inew: corrected defect interval t1: lastly updated defect interval Plant operation time t2: Time from the last update until the true cause is found i: Fault interval before correction FIG. 6 (b) shows an example in which the fault interval is corrected based on equations (1) and (2). Is shown in This example is an example in which a cabin bend has been found as a true cause after a lapse of 1000 hours from the last update of the trouble interval. There is also a method of correcting a malfunction interval using the operation time from the start of operation of the apparatus. further,
It is also possible to update the defect interval on the assumption that no cause other than the cause has occurred by the time of updating the defect interval.
【００３７】このように第２の実施の形態のプラント機
器の保守支援装置によれば、不具合間隔記憶部１０２に
記憶されている当該原因の不具合間隔を運転時間記憶部
１０６の運転時間に基づいて修正するようにしたので、
運用に伴って漸次実機の特性を反映した不具合間隔を得
ることができ、不具合間隔に関する定量的データを予め
得られていないプラントにおいても、診断精度を逐次向
上させることが可能になる。As described above, according to the maintenance support apparatus for plant equipment of the second embodiment, the failure interval of the cause stored in the failure interval storage unit 102 is determined based on the operation time of the operation time storage unit 106. I decided to fix it,
Failure intervals that gradually reflect the characteristics of the actual machine can be obtained with the operation, and even in a plant for which quantitative data on the failure intervals has not been obtained in advance, the diagnostic accuracy can be gradually improved.
【００３８】（第３の実施の形態）図７は本発明の第３
の実施の形態を示すもので、本実施の形態は過去に生起
した不具合における事象と現在のプラントで観測される
事象が一致するか否かを原因分類の判断基準に加える。(Third Embodiment) FIG. 7 shows a third embodiment of the present invention.
In the present embodiment, whether or not an event of a fault that has occurred in the past coincides with an event observed in the current plant is added to the judgment criteria for cause classification.
【００３９】この装置は関連度記憶部１０１と、不具合
間隔記憶部１０２と、事象立脚原因分類部１０３と、時
間立脚原因分類部１０４と、原因推定部１０５および原
因事象履歴記憶部１０８と、履歴立脚原因分類部１０９
とを備えている。上記構成のうち、関連度記憶部１０
１、不具合間隔記憶部１０２、事象立脚分類部１０３、
時間立脚原因分類部１０４、原因推定部１０５は、第１
の実施の形態と同様に作用する。This apparatus includes a relevance storage unit 101, a failure interval storage unit 102, an event-based cause classification unit 103, a time-based cause classification unit 104, a cause estimation unit 105, a cause event history storage unit 108, a history Standing cause classification unit 109
And Among the above configurations, the relevance storage unit 10
1, defect interval storage unit 102, event-based classification unit 103,
The time-based cause classification unit 104 and the cause estimation unit 105
The operation is the same as that of the embodiment.
【００４０】原因事象履歴記憶部１０８は真の原因が判
明した際に当該原因および観測された事象を記憶する。
ここでは、たとえば真の原因として径方向の間隙経年変
化が判明したものとすれば、図８に示すように、その際
観測された事象群を項目毎に分けて記憶する。この例で
は観測されたか、または観測されなかったかを記憶して
いる例であるが、不明であった場合、不明であることを
記憶できるようにしてもよい。The cause event history storage unit 108 stores the cause and the observed event when the true cause is found.
Here, for example, assuming that the aging of the gap in the radial direction has been found as the true cause, the event group observed at that time is stored separately for each item as shown in FIG. In this example, whether or not observation has been performed is stored. However, if unknown, it may be possible to store that it is unknown.
【００４１】また、履歴立脚原因分類部１０９では原因
事象履歴記憶部１０８に既に記憶されている事象と現在
のプラントで観測される事象とが一致する原因を検索し
て分類する。The history-based cause classification unit 109 searches for and classifies the cause in which the event already stored in the cause event history storage unit 108 matches the event observed in the current plant.
【００４２】さらに、原因推定部１０５では事象立脚原
因分類部１０３での分類による関係の強弱および時間立
脚原因分類部１０４での分類による時間の長短、または
履歴立脚原因分類部１０９での分類による原因の有無に
従いプラント機器の当該状態を生起した原因を特定す
る。図９に現在のプラントで観測された事象が履歴立脚
原因分類部１０９に記憶されている事象と一致し、不具
合の原因であると判断した例を示している。Further, in the cause estimating unit 105, the strength of the relationship based on the classification in the event based cause classifying unit 103 and the length of time based on the classification in the time based cause classifying unit 104 or the cause based on the classification in the history based cause classifying unit 109 The cause that caused the state of the plant equipment according to the presence / absence is specified. FIG. 9 shows an example in which the event observed in the current plant matches the event stored in the history-based cause classification unit 109, and is determined to be the cause of the failure.
【００４３】このように第３の実施の形態のプラント機
器の保守支援装置によれば、過去に生起した不具合にお
ける事象と現在のプラントで観測される事象が一致する
か否かを原因分類の判断基準に加えることができ、診断
精度を一段と向上させることが可能になる。As described above, according to the plant equipment maintenance support apparatus of the third embodiment, the cause classification judgment is made based on whether or not the event in the past trouble and the event observed in the current plant coincide. It can be added to the standard, and the diagnostic accuracy can be further improved.
【００４４】（第４の実施の形態）図１０は本発明の第
４の実施の形態を示すもので、本実施の形態は不具合原
因の分類に影響の大きな事象から順に入力することによ
り特に迅速な原因分類を要求される場合に事象を効率的
に入力することを可能にしたものである。(Fourth Embodiment) FIG. 10 shows a fourth embodiment of the present invention. This embodiment is particularly quick by inputting events in order from the one having the greatest influence on the classification of the cause of a defect. This makes it possible to efficiently input an event when a specific cause classification is required.
【００４５】この装置は関連度記憶部１０１と、不具合
間隔記憶部１０２と、事象立脚原因分類部１０３と、時
間立脚原因分類部１０４と、原因推定部１０５と、事象
入力順番判定部１１０とを備えている。上記構成のう
ち、不具合間隔記憶部１０２、事象立脚原因分類部１０
３、時間立脚原因分類部１０４、原因推定部１０５は第
１の実施の形態と同様に作用する。The apparatus includes a relevance storage unit 101, a failure interval storage unit 102, an event-based cause classification unit 103, a time-based cause classification unit 104, a cause estimation unit 105, and an event input order determination unit 110. Have. In the above configuration, the failure interval storage unit 102, the event-based cause classification unit 10
3. The time-based cause classification unit 104 and the cause estimation unit 105 operate in the same manner as in the first embodiment.
【００４６】関連度記憶部１０１では記憶する関連度を
不具合原因の候補に対して各不具合原因によって生起し
うるプラントの状態との関係につき、たとえば図１１に
示すような２次元マトリクスのテーブルとして数値にお
き換えて保存する。The relation storage unit 101 stores the relation stored in a two-dimensional matrix table such as that shown in FIG. Replace and save.
【００４７】事象入力順番判定部１１０では各事象、各
原因の組み合わせで関連度と不具合間隔の逆数の積を計
算して各事象について最大の値を求める。前記最大の値
が大きい順を事象入力の順番として決定する。上記方法
によって事象入力の順番を決定した例を図１２に示して
いる。この例では「運転状態長」と「間隙経年変化小」
の最大値が等しいため、各事象についての合計値の大き
い「運転時間長」を先に入力するように判断している。The event input order judging section 110 calculates the product of the relevance and the reciprocal of the defect interval for each event and each cause combination, and obtains the maximum value for each event. The order of the largest value is determined as the order of event input. FIG. 12 shows an example in which the order of event input is determined by the above method. In this example, “operating state length” and “small aging change”
Since the maximum values are equal, it is determined that the "operating time length" having the larger total value for each event is input first.
【００４８】このように本実施の形態のプラント機器の
保守支援装置によれば、不具合原因の分類に影響の大き
な事象から順に入力することができ、迅速な原因分類を
要求される場合において事象を効率的に入力することが
可能になる。As described above, according to the maintenance support apparatus for plant equipment of the present embodiment, it is possible to sequentially input events having a large influence on the classification of the cause of a failure. It becomes possible to input efficiently.
【００４９】（第５の実施の形態）図１３は第４の実施
の形態に一次調査数記憶部１１１を追加して構成したも
のを示している。すなわち、この装置は関連度記憶部１
０１と、不具合間隔記憶部１０２と、事象立脚原因分類
部１０３と、時間立脚原因分類部１０４と、原因推定部
１０５と、事象入力順番判定部１１０と、一次調査数記
憶部１１１とを備えている。(Fifth Embodiment) FIG. 13 shows a configuration in which a primary survey number storage unit 111 is added to the fourth embodiment. That is, this device is associated with the relevance storage unit 1
01, a failure interval storage unit 102, an event-based cause classification unit 103, a time-based cause classification unit 104, a cause estimation unit 105, an event input order determination unit 110, and a primary investigation number storage unit 111. I have.
【００５０】事象入力順番判定部１１０では判断された
順番で一次調査数まで一括して入力し、原因推定部１０
５で入力された事象の内容で一次診断を実施し、続けて
一次調査数以後の入力順番を持つ事象の入力および原因
の推定を一項目ずつ実施する。The event input order determining unit 110 collectively inputs up to the number of primary investigations in the determined order,
The primary diagnosis is performed based on the content of the event input in step 5, and subsequently, the input of the event having the input order after the number of primary investigations and the estimation of the cause are performed one item at a time.
【００５１】このように本実施の形態によれば、迅速な
原因分類を要求される場合において、全部の事象を入力
する過程の途中段階でも暫定的に原因を分類することが
可能になる。As described above, according to the present embodiment, when quick cause classification is required, the cause can be provisionally classified even during the process of inputting all events.
【００５２】（第６の実施の形態）図１４は不具合度上
限値算出部１１２と共に構成する第４の実施の形態に類
似する装置を示している。すなわち、この装置は関連度
記憶部１０１と、不具合間隔記憶部１０２と、事象立脚
原因分類部１０３と、時間立脚原因分類部１０４と、原
因推定部１０５と、事象入力順番判定部１１０および不
具合度上限値算出部１１２とを備えている。(Sixth Embodiment) FIG. 14 shows an apparatus similar to the fourth embodiment, which is configured together with the defect degree upper limit value calculation unit 112. That is, the apparatus includes an association degree storage unit 101, a failure interval storage unit 102, an event-based cause classification unit 103, a time-based cause classification unit 104, a cause estimation unit 105, an event input order determination unit 110, a failure degree An upper limit value calculation unit 112.
【００５３】不具合度上限値算出部１１２では事象立脚
原因分類部１０３および時間立脚原因分類部１０４の結
果に対し、入力される事象が全事象に満たない時点にお
いて関連度の総和に対する観測された事象の関連度の和
と不具合率の積を未入力事象を含めた全関連度の総和で
除した数値を不具合度上限値として算出する。The defect degree upper limit value calculation unit 112 compares the results of the event standing cause classification unit 103 and the time standing cause classification unit 104 with the observed events relative to the sum of the relevance when the number of input events is less than all the events. The product of the sum of the degrees of relevance and the defect rate is divided by the sum of all the degrees of relevance including the uninput event, and a numerical value calculated as the upper limit of the degree of defect.
【００５４】原因推定部１０５では不具合度上限値算出
部１１２が与えられる不具合度上限値に基づいてその値
が大きい原因を現時点においてプラント機器の当該状態
を生起した原因として特定する。上記の判定例を図１５
に示している。この例は現時点で入力される事象が３項
目の場合のものである。「軸方向接触」の入力により点
数が変わるため、不具合原因の得点を高める状態が観測
されると仮定して不具合度上限値を算出し、最終的に
「径方向の間隙経年変化」を不具合の原因として判断し
ている。In the cause estimating unit 105, the cause of the large value is specified as the cause of the state of the plant equipment at the present time based on the upper limit of the degree of malfunction given by the upper limit of degree of malfunction calculation unit 112. The above determination example is shown in FIG.
Is shown in This example is for the case where three events are currently input. Since the score changes according to the input of "axial contact", the upper limit value of the defect degree is calculated assuming that a state that increases the score of the defect cause is observed, and finally "radial gap aging" is calculated. Judge as the cause.
【００５５】このように本実施の形態によれば、迅速な
原因分類を要求される場合において、全部の事象を入力
する過程の途中段階で分類操作が概ね確定したか否かを
使用者が定量的に把握することができ、事象入力を継続
する必要性の有無を判断することが可能になる。As described above, according to the present embodiment, when quick cause classification is required, the user can determine whether or not the classification operation has been substantially determined in the middle of the process of inputting all events. This makes it possible to determine whether it is necessary to continue the event input.
【００５６】上記した本発明の第４、第５のおよび第６
の実施例のプラント機器の保守支援装置においては原因
分類のための全部の事象を入力する過程において途中段
階で暫定的な原因分類を行うことにより迅速な原因分類
を要求される場合に事象を効果的に入力することが可能
になる。The fourth, fifth and sixth aspects of the present invention described above
In the maintenance support device for plant equipment of the embodiment of the present invention, when a quick cause classification is required by performing a provisional cause classification at an intermediate stage in the process of inputting all the events for the cause classification, the effect is effective. It becomes possible to input it.
【００５７】（第７の実施の形態）図１６は本発明の第
７の実施の形態を示すもので、本実施の形態はルールベ
ースによる原因分類の機能を付加するものである。この
装置は関連度記憶部１０１と、不具合間隔記憶部１０２
と、事象立脚原因分類部１０３と、時間立脚原因分類部
１０４と、原因推定部１０５、断定的ルール記憶部１１
３と、ルール立脚原因分類部１１４とを備えている。(Seventh Embodiment) FIG. 16 shows a seventh embodiment of the present invention, in which a function of cause classification based on a rule base is added. This device has an association degree storage unit 101 and a failure interval storage unit 102
, Event-based cause classification unit 103, time-based cause classification unit 104, cause estimation unit 105, assertive rule storage unit 11
3 and a rule-based cause classification unit 114.
【００５８】断定的ルール記憶部１１３では不具合原因
を断定するに足る事象とその事象が観測された際に断定
できる不具合原因名称を記憶する。図１７に上記の不具
合原因名称の記憶例を示す。この例は不具合原因を肯定
的に断定する例であるが、不具合原因を否定的に断定し
てもよい。The assertive rule storage unit 113 stores an event sufficient to determine the cause of the malfunction and the name of the cause of the malfunction that can be determined when the event is observed. FIG. 17 shows a storage example of the above-mentioned trouble cause name. In this example, the cause of the failure is determined to be affirmative, but the cause of the failure may be determined to be negative.
【００５９】ルール立脚原因分類部１１４では観測され
た事象が断定的ルール記憶部１１３のルールを充足する
か否かに基づいて原因を分類する。観測された事象が図
１７に示してルールを充足した例を図１８に示してい
る。この例では「運転時間長」および「径方向接触」の
事象がルールと一致し、「軸方向接触」と「間隙経年変
化小」の事象はルール上では観測の如何によらないため
ルールを充足したと判断している。The rule-based cause classification unit 114 classifies the cause based on whether the observed event satisfies the rule in the assertive rule storage unit 113. FIG. 18 shows an example in which the observed event satisfies the rule shown in FIG. In this example, the event of "operating time length" and "radial contact" match the rule, and the event of "axial contact" and "small aging change" satisfies the rule because it does not depend on the observation on the rule You have determined that.
【００６０】原因推定部１０５では事象立脚原因分類部
１０３での分類による関係の強弱および時間立脚原因分
類部１０４での分類による時間の長短、またはルール立
脚原因分類部１１１での分類によるルールの合否に従い
プラント機器の当該状態を生起した原因を特定する。In the cause estimating unit 105, the strength of the relationship based on the classification in the event based cause classifying unit 103 and the length of time based on the classification in the time based cause classifying unit 104, or the pass / fail of the rule based on the classification in the rule based cause classifying unit 111. According to the above, the cause of the occurrence of the state of the plant equipment is specified.
【００６１】このように、本実施の形態のプラント機器
の保守支援装置によれば、関連度の強弱および不具合間
隔の如何、ないし履歴データの有無にかかわらず、事象
の内容に対して確定的な原因が存在する場合に当該原因
を漏れなく特定することが可能になる。As described above, according to the maintenance support apparatus for plant equipment of the present embodiment, irrespective of the degree of relevance and the failure interval, or the presence or absence of history data, the content of the event is deterministic. When a cause exists, the cause can be specified without omission.
【００６２】（第８の実施の形態）図１９は本発明の第
８の実施の形態を示すもので、本実施の形態は遠隔地に
複数存在する同種のプラントの運転履歴を上位システム
に集計することにより長時間のプラント運転時間に基づ
いて不具合間隔を修正するものである。遠隔地の同種プ
ラントにはそれぞれ第１０実施の形態の装置が下位シス
テム１１５として配置される。上位システムはサテライ
トデータ集計部１１６と、不具合間隔初期値記憶部１１
７と、不具合間隔修正部１１８と、修正データ配布部１
１９とからなる。(Eighth Embodiment) FIG. 19 shows an eighth embodiment of the present invention. In this embodiment, the operation histories of a plurality of similar plants existing in remote locations are totaled in a host system. By doing so, the malfunction interval is corrected based on the long plant operation time. The apparatus according to the tenth embodiment is arranged as a lower system 115 in each of the remote similar plants. The host system includes a satellite data totaling unit 116 and a fault interval initial value storage unit 11.
7, the defect interval correction unit 118, and the correction data distribution unit 1
19
【００６３】サテライトデータ集計部１１６では複数の
同一形式プラントの運転の結果、記録された各々の原因
事象履歴および運転時間を集計する。ここではプラント
毎の履歴を、たとえば図２０に示すように収集する。不
具合間隔初期値記憶部１１７では当該形式プラントの不
具合間隔および運転時間の初期値を保存する。The satellite data totaling section 116 totalizes the history of each causal event and the operation time recorded as a result of the operation of the plurality of plants of the same type. Here, the history for each plant is collected, for example, as shown in FIG. The failure interval initial value storage unit 117 stores the failure interval and the initial value of the operation time of the type plant.
【００６４】図２１に上記不具合時間間隔初期値の例を
示す。図に示すように上位システム上にはプラント形式
毎に不具合間隔および運転時間の初期値を保存してい
る。不具合間隔修正部１１８では運転時間初期値を不具
合間隔初期値で除した数値に全プラントの原因事象履歴
数を和した数を総不具合数としてサテライトデータ集計
部１１６に集計された同一形式プラントの運転時間の総
計と運転時間初期値の和を総運転時間とし、この総運転
時間を総不具合数で除した数値を当該形式プラントの新
たな不具合間隔として決める。FIG. 21 shows an example of the initial value of the trouble time interval. As shown in the figure, an initial value of a trouble interval and an operation time is stored in the host system for each plant type. The failure interval correction unit 118 divides the initial operation time by the failure interval initial value and adds the number of cause event histories of all plants to the total number of failures. The sum of the total time and the operation time initial value is defined as the total operation time, and a value obtained by dividing the total operation time by the total number of defects is determined as a new defect interval of the type plant.
【００６５】図２２に上記した総運転時間を総不具合数
で除して得た修正された不具合間隔の例を示している。
上位計算機では形式毎に不具合間隔を再計算している。
修正データ配布部１１９は修正された不具合間隔をネッ
トワークあるいはＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体を通じて各
プラントに配布する。FIG. 22 shows an example of a corrected defect interval obtained by dividing the total operation time by the total number of defects.
The host computer recalculates the defect interval for each format.
The correction data distribution unit 119 distributes the corrected defect interval to each plant through a network or a storage medium such as a CD-ROM.
【００６６】このように本実施の形態のプラント機器の
保守支援装置によれば、遠隔地に複数存在する同種のプ
ラントの運転履歴を上位システムに集計することにより
長時間のプラント運転時間に基づいて不具合間隔を高精
度で算出することが可能になる。As described above, according to the maintenance support apparatus for plant equipment of the present embodiment, the operation history of a plurality of similar types of plants existing in remote locations is totaled in the host system, so that the operation history can be calculated based on the long plant operation time. The defect interval can be calculated with high accuracy.
【００６７】[0067]
【発明の効果】以上説明したように本発明はプラント機
器に発生する不具合に際し、複雑な知識ベースによらな
いで原因推定における操作の平易さを保ち、またプラン
トの運転履歴も取り込みつつ、的確に不具合原因を特定
することができる。したがって、本発明によれば、短時
間のうちに対策立案および復旧のための支援情報を入手
することが可能である。As described above, according to the present invention, in the event of a problem occurring in plant equipment, it is possible to maintain the simplicity of the operation in estimating the cause without relying on a complicated knowledge base and to accurately capture the operation history of the plant. The cause of the failure can be specified. Therefore, according to the present invention, it is possible to obtain support information for planning and restoring measures in a short time.
【図１】本発明によるプラント機器の保守支援装置の実
施の形態を示す機能構成図。FIG. 1 is a functional configuration diagram showing an embodiment of a maintenance support device for plant equipment according to the present invention.
【図２】図１の関連度記憶部での記憶例を示す図。FIG. 2 is a diagram showing an example of storage in an association degree storage unit in FIG. 1;
【図３】（ａ）は図１の不具合間隔記憶部での記憶例を
示す図、（ｂ）は時間立脚原因分類部での分類例を示す
図。3A is a diagram showing a storage example in a trouble interval storage unit in FIG. 1, and FIG. 3B is a diagram showing a classification example in a time standing cause classification unit.
【図４】図１の原因推定部での判断例を示す図。FIG. 4 is a diagram showing an example of determination by a cause estimating unit in FIG. 1;
【図５】本発明の他の実施の形態を示す機能構成図。FIG. 5 is a functional configuration diagram showing another embodiment of the present invention.
【図６】（ａ）は図５の運転時間記憶部での記憶例を示
す図、（ｂ）は不具合間隔修正部での修正例を示す図。6A is a diagram illustrating a storage example in an operation time storage unit in FIG. 5, and FIG. 6B is a diagram illustrating a correction example in a trouble interval correction unit.
【図７】本発明の他の実施の形態を示す機能構成図。FIG. 7 is a functional configuration diagram showing another embodiment of the present invention.
【図８】図７の原因事象履歴記憶部での記憶例を示す
図。8 is a diagram showing a storage example in a cause event history storage unit in FIG. 7;
【図９】図７の原因推定部での判断例を示す図。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of determination by a cause estimating unit in FIG. 7;
【図１０】本発明の他の実施の形態を示す機能構成図。FIG. 10 is a functional configuration diagram showing another embodiment of the present invention.
【図１１】図１０の関連度記憶部での記憶例を示す図。FIG. 11 is a diagram showing a storage example in a relevance storage unit in FIG. 10;
【図１２】図１０の事象入力順番判定部での判断例を示
す図。FIG. 12 is a diagram showing an example of determination by an event input order determination unit in FIG. 10;
【図１３】本発明の他の実施の形態を示す機能構成図。FIG. 13 is a functional configuration diagram showing another embodiment of the present invention.
【図１４】本発明の他の実施の形態を示す機能構成図。FIG. 14 is a functional configuration diagram showing another embodiment of the present invention.
【図１５】図１４の原因推定部での判断例を示す図。FIG. 15 is a diagram showing an example of determination by the cause estimating unit in FIG. 14;
【図１６】本発明の他の実施の形態を示す機能構成図。FIG. 16 is a functional configuration diagram showing another embodiment of the present invention.
【図１７】図１６の断定的ルール記憶部での記憶例を示
す図。FIG. 17 is a diagram showing a storage example in the assertive rule storage unit of FIG. 16;
【図１８】図１６の原因推定部での判断例を示す図。FIG. 18 is a diagram illustrating an example of determination by the cause estimating unit in FIG. 16;
【図１９】本発明の他の実施の形態を示す機能構成図。FIG. 19 is a functional configuration diagram showing another embodiment of the present invention.
【図２０】図１９のサテライトデータ収集部での修正例
を示す図。FIG. 20 is a diagram showing a modification example in the satellite data collection unit in FIG. 19;
【図２１】図１９の不具合間隔初期値記憶部での記憶例
を示す図。FIG. 21 is a diagram showing an example of storage in a failure interval initial value storage unit in FIG. 19;
【図２２】図１９の不具合間隔修正部での修正例を示す
図。FIG. 22 is a diagram showing an example of correction by a defect interval correction unit in FIG. 19;
【図２３】従来の保守支援装置の一例を示す図。FIG. 23 is a diagram showing an example of a conventional maintenance support device.
【図２４】従来の保守支援装置の他の例を示す図。FIG. 24 is a diagram showing another example of a conventional maintenance support device.
１０１ 関連度記憶部 １０２ 不具合間隔記憶部 １０３ 事象立脚原因分類部 １０４ 時間立脚原因分類部 １０５ 原因推定部 １０７ 不具合間隔修正部 １０９ 履歴立脚原因分類部 １１０ 事象入力順番判定部 １１２ 不具合度上限値算出部 １１４ ルール立脚原因分類部 101 Relevance storage unit 102 Failure interval storage unit 103 Event-based cause classification unit 104 Time-based cause classification unit 105 Cause estimation unit 107 Failure interval correction unit 109 History-based cause classification unit 110 Event input order determination unit 112 Failure degree upper limit calculation unit 114 Rule-based cause classification unit
Claims (8)
前記不具合原因候補との関係の強弱を数値で記憶する関
連度記憶部と、不具合原因毎に不具合が発生する時間間
隔を記憶する不具合間隔記憶部と、観測された事象に対
して前記関連度記憶部から与えられる不具合原因候補の
うちで関係の強弱に基づいて原因を分類する事象立脚原
因分類部と、前記不具合間隔記憶部から与えられる不具
合間隔の長短に基づいて原因を分類する時間立脚原因分
類部と、前記事象立脚原因分類部での分類による関係の
強弱および前記時間立脚原因分類部での分類による時間
の長短に従いプラント機器の当該状態を生起した原因を
特定する原因推定部とを具備してなるプラント機器の保
守支援装置。1. A failure degree candidate, a degree-of-association storage unit for storing numerical values of the relationship between an observed event and the failure cause candidate, and a failure interval for storing a failure time interval for each failure cause. An interval storage unit, an event-based cause classification unit that classifies the cause based on the strength of the relationship among the failure cause candidates given from the relevance storage unit for the observed event, A time-based cause classification unit for classifying the cause based on the length of the trouble interval to be performed, and plant equipment according to the strength of the relationship by the classification by the event-based cause classification unit and the length of time by the classification by the time-based cause classification unit. And a cause estimating unit for specifying the cause of the state.
時間の総和を記憶する運転時間記憶部と、該不具合間隔
記憶部に記憶された不具合間隔を修正する不具合間隔修
正部とを備え、真の原因が判明した際に前記不具合間隔
記憶部に記憶されている当該原因の不具合間隔を前記運
転時間記憶部から与えられる運転時間に基づいて修正す
るようにしたことを特徴とする請求項１記載のプラント
機器の保守支援装置。2. The trouble interval storage unit includes an operation time storage unit that stores a total operation time of a plant, and a trouble interval correction unit that corrects a trouble interval stored in the trouble interval storage unit. 2. The method according to claim 1, wherein when the cause is determined, the trouble interval of the cause stored in the trouble interval storage unit is corrected based on the operation time given from the operation time storage unit. Plant equipment maintenance support equipment.
に当該原因および観測された事象を記憶する原因事象履
歴記憶部と、前記原因事象履歴記憶部に既に記憶されて
いる事象と現在のプラントで観測される事象とが一致す
る原因を検索して分類する履歴立脚原因分類部とを備
え、前記原因推定部での推定にあたり、前記事象立脚原
因分類部での分類による関係の強弱および前記時間立脚
原因分類部での分類による時間の長短、または前記履歴
立脚原因分類部での分類による原因の有無に従いプラン
ト機器の当該状態を生起した原因を特定するようにした
ことを特徴とする請求項１または２に記載のプラント機
器の保守支援装置。3. A cause event history storage unit for storing a cause and an observed event when the cause estimating unit determines a true cause, an event already stored in the cause event history storage unit and a current A history-based cause classification unit that searches for and classifies a cause that coincides with an event observed in the plant, and performs the estimation by the cause estimating unit. And determining the cause of the state of the plant equipment in accordance with the length of time according to the classification by the time-based cause classification unit or the presence or absence of the cause according to the classification by the history-based cause classification unit. The maintenance support device for plant equipment according to claim 1.
み合わせで関連度と不具合間隔の積を計算して各事象に
ついて最大の値を求め、当該最大の値が大きい順を事象
入力の順番として決定する事象入力順番判定部を備え、
前記関連度記憶部に記憶する関連度を不具合原因の候補
に対して各不具合原因によって生起し得るプラントの状
態との関係を２次元マトリクスのテーブルとして数値に
おき換えて保存するようにしたことを特徴とする請求項
１ないし３のいずれか１項に記載のプラント機器の保守
支援装置。4. The relevance storage unit calculates the product of the relevance and the failure interval for each event and each cause combination to determine the maximum value for each event, and determines the maximum value of the event input in descending order of the maximum value. An event input order determination unit that determines the order is provided,
The relation stored in the relation storage is stored in the form of a two-dimensional matrix as a table of a two-dimensional matrix with respect to a plant state that can be caused by each of the trouble candidates for the cause of the trouble. The maintenance support device for plant equipment according to any one of claims 1 to 3, characterized in that:
象入力数を一次調査数として記憶する一次調査数記憶部
を備え、前記事象入力順番判定部で判断された順番で一
次調査数まで一括して入力して前記原因推定部で入力さ
れた事象の内容で一次診断を実施し、続けて一次調査数
以後の入力順番を持つ事象の入力および原因推定を一項
目ずつ実施するようにしたことを特徴とする請求項４記
載のプラント機器の保守支援装置。5. The event input order determination unit further comprises a primary investigation number storage unit for storing a minimum number of event inputs as a primary investigation number, and a primary investigation number in an order determined by the event input order determination unit. To perform a primary diagnosis based on the contents of the event input by the cause estimating unit, and to successively perform the input and the cause estimation of the event having the input order after the number of primary investigations one by one. The maintenance support device for plant equipment according to claim 4, wherein
象に満たない時点において関連度の総和に対する観測さ
れた事象の関連度の和と不具合率の積を未入力事象を含
めた全関連度の総和で除した数値を不具合度上限値とし
て算出する不具合度上限値算出部を備え、前記原因推定
部での推定にあたり、前記不具合度上限値算出部から与
えられる不具合度上限値に基づいてその値が大きい原因
を現時点においてプラント機器の当該状態を生起した原
因を特定するようにしたことを特徴とする請求項４また
は５記載のプラント機器の保守支援装置。6. The product of the sum of the relevance of the observed event and the failure rate with respect to the sum of the relevance at the time when the event input to the cause estimating unit is less than all the events is the total relation including the uninput event. A defect degree upper limit value calculating unit that calculates a numerical value divided by the sum of degrees as a defect degree upper limit value, and in the estimation by the cause estimating unit, based on a defect degree upper limit value given from the defect degree upper limit value calculating unit. 6. The maintenance support apparatus for plant equipment according to claim 4, wherein the cause of the large value is identified at the present time as the cause of the state of the plant equipment.
に足る事象とその事象が観測された際に断定できる不具
合原因名称を記憶する断定的ルール記憶部と、観測され
た事象が前記断定的ルール記憶部のルールを充足するか
否かに基づいて原因を分類するルール立脚原因分類部と
を備え、前記原因推定部での推定にあたり、前記事象立
脚原因分類部での分類による関係の強弱および前記時間
立脚原因分類部での分類による時間の長短、または前記
ルール立脚原因分類部での分類によるルールの合否に従
いプラント機器の当該状態を生起した原因を特定するよ
うにしたことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか
１項に記載のプラント機器の保守支援装置。7. An assertive rule storage section for storing an event sufficient for the cause estimating section to determine the cause of the error and a fault cause name that can be determined when the event is observed. A rule-based cause classification unit for classifying the cause based on whether or not a rule in the rule storage unit is satisfied, and in the estimation by the cause estimation unit, the strength of the relationship by the classification by the event-based cause classification unit And determining the cause of the state of the plant equipment in accordance with the length of time by the classification by the time-based cause classification unit or the success or failure of the rule by the classification by the rule-based cause classification unit. The maintenance support device for plant equipment according to any one of claims 1 to 6.
記録された各々の原因事象履歴および運転時間を集計す
るサテライトデータ集計部と、当該形式プラントの不具
合間隔および運転時間の初期値を保持する不具合間隔初
期値記憶部と、運転時間初期値を不具合間隔初期値で除
した数値に全プラントの原因事象履歴数を和した数を総
不具合数として前記サテライトデータ集計部に集計され
た同一形式プラントの運転時間の総計と運転時間初期値
の和を総運転時間とし、この総運転時間を総不具合数で
除した数値を当該形式プラントの新たな不具合間隔とし
て決める不具合間隔修正部と、前記不具合間隔修正部か
ら与えられる修正された不具合間隔を各プラントに配布
する修正データ配布部とからなる上位システムと、請求
項１ないし７のいずれか１項に記載の該保守支援装置か
らなる下位システムとを具備してなるプラント機器の保
守支援装置。8. The result of the operation of a plurality of plants of the same type,
A satellite data totalizing unit that totals the recorded cause event histories and operation times, a defect interval initial value storage unit that holds a defect interval and an initial value of the operation time of the plant in question, and a defect interval that stores the operation time initial value. The number obtained by adding the number of cause event histories of all plants to the numerical value divided by the initial value is the total number of defects, and the total of the operation time of the same type of plant and the initial value of the operation time of the same type plant totaled by the satellite data tabulation unit is the total operation number A failure interval correction unit that determines a value obtained by dividing the total operation time by the total number of failures as a new failure interval of the type plant, and distributes the corrected failure interval given from the failure interval correction unit to each plant. And a lower-level system comprising the maintenance support device according to any one of claims 1 to 7. Maintenance support system of the plant apparatus including a door.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35022997A JPH11175144A (en) | 1997-12-05 | 1997-12-05 | Maintenance supporting device for plant equipment |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35022997A JPH11175144A (en) | 1997-12-05 | 1997-12-05 | Maintenance supporting device for plant equipment |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11175144A true JPH11175144A (en) | 1999-07-02 |
Family
ID=18409103
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP35022997A Pending JPH11175144A (en) | 1997-12-05 | 1997-12-05 | Maintenance supporting device for plant equipment |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11175144A (en) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6771241B2 (en) | 2000-06-16 | 2004-08-03 | Hitachi, Ltd. | Active matrix type display device |
| JP2007249997A (en) * | 2000-07-15 | 2007-09-27 | Intevep Sa | Method and system for monitoring industrial process |
| JP2015153078A (en) * | 2014-02-13 | 2015-08-24 | 日本電信電話株式会社 | Employment history analysis device, method and program |
| CN109324604A (en) * | 2018-11-29 | 2019-02-12 | 中南大学 | A kind of intelligent train resultant fault analysis method based on source signal |
| CN110291542A (en) * | 2017-03-08 | 2019-09-27 | 欧姆龙株式会社 | Main cause estimation device, main cause estimating system and main cause estimation method |
| JP2020166599A (en) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 日本電気株式会社 | Operation plan support device, operation plan support method and operation plan support program |
-
1997
- 1997-12-05 JP JP35022997A patent/JPH11175144A/en active Pending
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|---|---|---|---|---|
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